Chegg:教育租赁经济,小游戏玩出大庄家
作为今天美国最大的互联网教育集团,Chegg从一个不时髦、且狭小的二手书租赁服务做起,通过并购相关业务,稳步构建大学教育服务链条. 2015年走访硅谷,有一个很深刻的感受。相比国内在线教育的“钱躁症”,美国创业者表现出一个普遍特质:务实。一个产品背后对接的一定是真实需求,没有耍花样炫技巧,超过50%的技术团队就是负责把用户需求满足,至于流畅。而且更有趣的事,美国产品主要拼智商,相仿的产品寥寥可数,这也给了市场更多观察真实用户需求的时间,给了一个“选对路,做好事”的公司发展壮大的时间,这很重要。
为什么Chegg能成?它在发展过程中至少做对了两件事:第一就是用图书租赁,尤其E-textbook获取大量学生的学习数据,基本信息、专业、学习时长等,为数据沉淀和进一步分析提供了基础;二是专注一群用户做产品,把服务需求做好做透。,比如根据用户首次搜索信息提问,通过原始大学数据信息分析学生专业和课程表等更细腻的内容,用好产品黏住用户。
马云的机器人给教育带来什么新玩法?
由马云、郭台铭同时下注的机器人Pepper擅长一件事:交流。Pepper内置了摄像头、触觉感应器、麦克风、加速器等装置,可以识别人类的声调与面部表情,从而感知人们的情绪。根据人的情绪,Pepper会做出各种不同的反应。
已经有公司尝试把Pepper应用于教育 。一家以教小学生英文为主要业务的教育企业“LEPTON”,把Pepper请进了教室。软银为英文课堂开发了专门的App,让孩子们在与机器人的游戏中学习英语。不论是发音、单词还是会话,Pepper都能陪孩子们一起练。在未来,还将开发适合家庭场景的学习App。
目前,“Pepper进教室”项目才刚刚开始,其效果还有待验证。但其在教育领域的前景和潜力确实令人期待。与目前以手机、平板等设备为基础开发的学习App相比,Pepper最大的优势在于交互性。与二维的屏幕相比,Pepper给出了另一种更加真实地交互模式。
【看世界】FutureLearn:更轻量、更社交的英国MOOC平台
在Coursera、Edx诞生的同年2012年年底,英国第一个MOOC平台FutureLearn也正式成立了,并于次年9月推出第一门在线课程。FutureLearn虽然不像Coursera和Edx那么备受瞩目,但近200万的用户量和高达15%的课程完成率,无疑体现了它巨大的发展潜力。
其中轻量和社交是FutureLearn的最大亮点。"Keep it simple(尽量简洁)"是FutureLearn的十大理念之一。除了UI设计简洁大方以外,FutureLearn把Coursera上繁琐多变的课程页面分类诸如”课程大纲、论坛、公告、评分规则“等等都删减了,只剩统一的“To do(待办)”、“Activity(活动)”、“Replies(回复)”、“Progress(进展)”四大项。而秉着"Create connections(建立学习者之间的联系)"的理念,Future Learn不仅把讨论区和视频学习区结合起来,而且为了进一步强化社交功能,它参考了Facebook的"follow(关注)"、"like(赞)"等概念。用户在评论区可以专门去找自己关注的人的回复,也可以看到最热门的评论。每个用户还有自己的独立档案,里面记录了上过的课程、论坛的活动、粉丝和关注的人,这相当于去粗取精后一个轻量级社交产品的用户界面。
AltSchool 凭什么改变美国的pre+小学?
Altschool的核心价值,在于它提升了中等老师的教学水平,而它所探索的模型一旦完成,因为易于复制和操作,将会快速进入现有的教育体系,完成技术推动的根部改革。因而,有追求和想法的老师们对这所学校趋之若鹜,申请人数甚至超过了学生的数量。 Altschool没有固定的教学方法,每个老师不仅是老师,还是设计师、艺术家和创想家。他们不被教学体系、知识点所困扰,根据自定义的教学目标分解成周计划。老师要时刻创造,描绘一种更容易被学生接受的方法。
如果还在过去那个时代,做一所好学校拼老师的质量,那费用必然高昂,因为优质师资始终有限,再套用互联网的故事,也不过是零和游戏。就像当下中国在线教育产品,扎堆和传统机构抢生意不仅做得痛苦,还难免落一个被庞大地面部队拖死的结局。几乎所有人都忽略了,互联网的价值恰恰就是被O2O忽略的“打破零和游戏”,用“跨”的步伐完成产业革命,降低成本或提升服务质量。收费2.7万美金学费的Altschool,将会通过改造教学效率,降低成本并因此获得极大的成长空间。
拿到B轮的搜题应用学霸君,怎样实现百亿美金野心?
“中国万亿级的培训市场,最大的问题是没有实现数据化。”学霸君的生意的核心是掌握中学生的学习行为数据,再由数据衍生出一系列的产品和服务,而收集数据的重任则由免费拍照搜题担起。 学霸君CEO张凯磊向外界公布学霸君的三步走战略,其本身有着清晰的推演路径:首先通过免费搜题导入流量,其次通过在线答疑转化为付费用户,最后一步是与线下机构合作,建立服务标准。
口语App是怎么听出你的“中式英语”的?多邻国的工程师现身说法
要帮助用户更高效地学习,涉及到的不仅仅是语音技术,更为重要的是机器学习和算法, 根据用户对于具体词汇的错误率、熟悉程度等因素进行考量,由机器学习算法来决定在每个课程中用户所看到的不同的习题。
跟着机器学习口语有助于部分用户克服“不敢说”的障碍,而且有传统的教学模式难以比拟的便捷性。但是作为语音技术工程师,秦龙并不认为跟机器学习口语会完全代替人类。机器可以很好地识别、理解比较结构化的语音语言,根据这个特点,工程师能设计出很好的口语学习方法。但是在我们使用语言的时候,会有很多非结构化,不符合语法甚至可以说是“错误”的表达方式。比如,在日常人与人的对话中,会有很多有很多停顿、重复、语气词。或者使用很多代词来指代某个人或者某个事情,目前的语音技术和机器学习技术还难以解决前面提到的这些问题。
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